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文献综述
一、选题背景随着科技的不断发展和人们安全意识的不断提高，监控摄像头的覆盖面不断扩大，已经逐渐遍及了城乡各个角落。
由于监控摄像头的迅速普及，时时刻刻都有大量的视频数据在各地生成。
爆炸式的数据增长给传统的通过人工处理安防监控视频数据的工作方式带来了极大的挑战。
要在有限的时间内，依靠有限的人力，在海量的视频视频中检索到目标行人，其工作量随着数据量的飞速增长而显得越发繁重。
因此，急需开发出能够自动化高效处理此类行人检索任务的高效算法。
基于给定的用于查询的线索信息，行人重识别任务致力于在一个大规模的行人图像数据库中检索出目标行人的图像，而行人图像数据库很容易通过安防监控视频数据构建得到。
因此，行人重识别任务能够有效处理从海量视频数据中检索行人的工作，因此也越来越多得为人所关注。
本课题针对行人重识别任务中的一个具体分支，即面向文本与图像的跨模态行人重识别，进行深入的研究，在现有算法研究成果的基础之上进一步优化，设计出高效而精准的跨模态行人重识别算法。
二、研究现状行人重识别任务致力于根据所给出的用于查询的线索信息，从一个较大规模的行人图像数据库中检索出目标行人所对应的图像。
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